Mengenal Statistik dan Penerapannya untuk Data Analyst
Halo teman-teman! Apakah kalian pernah mendengar istilah data analyst? Data analyst adalah sebuah profesi yang memiliki tugas untuk menganalisis data. Profesi ini banyak diminati oleh berbagai kalangan dan bahkan banyak orang yang memilih switch career untuk menjadi data analyst. Pada prakteknya, proses analisis data ini bisa menggunakan berbagai teknik statistik untuk data analyst. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait statistik. Yuk simak bersama-sama!
Menjadi seorang data analyst kini termasuk salah satu profesi incaran kaum milenial. Tidak hanya kaum milenial, banyak pula para pekerja yang memilih untuk alih profesi menjadi data analyst walaupun harus mencoba belajar dari dasar. Untuk menjadi data analyst memang memerlukan banyak keahlian yang berkaitan, baik itu softskill maupun hardskill. Pada artikel kali ini khususnya kita akan mengenali beberapa teknik statistik untuk data analyst. Yuk, simak bersama-sama!
1. Pengertian Statistik
Statistik adalah hasil pengolahan data yang disajikan dalam bentuk tabel, grafik, diagram dan sebagainya. Statistik seringkali digunakan sebagai alat untuk mempermudah proses analisis data, Secara umum statistik memiliki tiga jenis, yaitu statistik khusus, statistik dasar dan statistik sektoral. Statistik ini seringkali digunakan untuk memproses jenis data kuantitatif di berbagai bidang seperti ekonomi, bisnis, pemasaran, manufaktur, pendidikan, dan lainnya.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Jenis Data
Data terbagi menjadi beberapa jenis tergantung dari skala yang digunakan. Berdasarkan skala pengukuran, data terbagi menjadi empat jenis, yaitu:
data nominal, data statistik dengan cara penyusunan angka atau bilangan berdasarkan kategori tertentu tanpa memperhatikan urutan
data ordinal, data statistik dengan cara penyusunan angka atau bilangan berdasarkan kategori tertentu dengan memperhatikan urutan
data interval, data statistik dengan cara penyusunan antara kategori satu dengan lainnya disusun berdasarkan jarak yang sama
data rasio, data statistik dengan cara penyusunan dengan cara membandingkan antara satu dengan lainnya
3. Tipe Data
Statistik adalah suatu ilmu yang berkaitan dengan data. Data secara umum memiliki berbagai jenis dan tipe. Secara wujudnya dapat bisa dikategorikan menjadi dua kategori yaitu data numerik dan data kategorik.
Data numerik merupakan data yang berupa angka dan bisa dilakukan perhitungan matematika, contohnya seperti bilangan bulat dan suhu udara. Data kategorik merupakan data yang tidak bisa diterapkan menggunakan operasi matematik, contohnya seperti warna baju dan nama kota.
4. Teknik Statistik
Pada proses analisis data diperlukan penggunaan teknik statistik untuk memudahkan proses analisis. Teknik statistik untuk analisis data ini bisa digunakan sesuai dengan keperluan. Beberapa teknik statistik yang bisa digunakan antara lain:
teknik korelasi, teknik untuk mengetahui hubungan linear antara dua variabel
teknik regresi, teknik untuk menguji apakah terdapat pengaruh antara satu variabel dengan variabel lainnya
analisis deskriptif, untuk mendeskripsikan atau menggambarkan suatu kejadian
analisis survival. untuk menganalisis kelangsungan hidup
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Seorang data analyst perlu memiliki berbagai skill yang diperlukan untuk melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya. Untuk mengasah skill yang dimiliki memerlukan latihan atau dasar ilmu yang sesuai. Kamu bisa belajar statistik untuk data analyst di DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita